Abstrak : Dalam budidaya ikan lele, pemberian pakan yang tepat sangat penting untuk pertumbuhan dan kesehatan optimal. Namun, menentukan dosis pakan yang akurat dan sesuai dengan kebutuhan individu ikan lele dapat menjadi kompleks dan memakan  waktu.  Prototipe  aplikasi  ini  memanfaatkan  metode  Profile  Matching  yang  menghubungkan  profil  ikan  lele dengan profil pakan yang ada dalam basis data. Pengguna memasukkan data seperti ukuran, berat, usia, dan kualitas air. Prototipe  aplikasi  kemudian  membandingkan  data  ini  dengan  profil  pakan  yang  sudah  ditanamkan  di  dalam  sistem  dan kemudian memberikan rekomendasi dosis pakan yang paling sesuai. Hasil uji coba menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat mengolah inputan nilai untuk tiap objek dan menampilkan hasil yang sesuai dengan perhitungan dengan profile matching. Aplikasi  ini  telah  lulus  pengujian  black  box  testing  dengan  hasil  sesuai  ekspektasi,  menjalankan  fungsi-fungsi  utamanya seperti membuka dan mengelola data dengan baik serta menghasilkan prioritas kolam berdasarkan metode profile matching dengan benar. Aplikasi yang dirancang pada penelitian ini berupa prototipe dan belum dilakukan uji lapangan.

## Kata Kunci—Budidaya lele, Dosis Pakan, Intelligent application, Profile Matching method, Growth optimization
Abstract : In catfish farming, accurate and suitable feeding is crucial for optimal growth and health. However, determining the  precise  and  individualized  feeding  dosage  for  catfish  can  be  complex  and  time-consuming.  This  application  prototype utilizes the Profile Matching method, linking the profiles of catfish to the available feed profiles in the database. Users input data such as size, weight, age, and water quality. The application prototype then compares this data with the embedded feed profiles  in  the  system  and  provides  the  most  suitable  feed  dosage  recommendations.  Test  results  demonstrate  that  the application  processes  input  values  for  each  object  and  produces  results  that  align  with  the  calculations  using  profile matching. The application has successfully passed black box testing, performing as expected in its  core functions, such as opening and managing data, and accurately producing pond priorities based on the profile matching method. It's important to note that the application designed in this study is a prototype and has not yet undergone field testing.
Keywords—Catfish farming, Feed dose determination, Intelligent application, Profile Matching method, Growth optimization

## I. P ENDAHULUAN
ATAR  belakang  dalam  penelitian  ini  adalah  ternak  lele  merupakan  salah  satu  yang  berkaitan dengan blue economy yang dapat memberikan keuntungan bagi masyarakat [1], terlebih lele atau yang  disebut  limbek  di  daerah  Nagan  Raya  merupakan  salah  satu  komoditas  yang  ada  di Kabupaten  Nagan  Raya  dan  diolah  menjadi  makanan  salah  satu  makanan  khas  di  kabupaten  tersebut. Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  teknologi  aplikasi  cerdas  telah  dikembangkan  untuk  membantu peternak dalam penentuan dosis pemberian pakan pada ternak ikan lele salah satu penelitian yang telah dilakukan  adalah  perancangan  pemberian  pakan  otomatis  menggunakan  android  berdasarkan  berat keseluruhan  ikan  [2-3].  Aplikasi  cerdas  berbasis  android  yang  akan  dirancang  pada  penelitian  ini menggunakan metode profile matching yang merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam aplikasi  cerdas  untuk  menentukan  ukuran  pakan  berdasarkan  jumlah  ikan  lele.  Hal  ini  disebabkan, aplikasi  cerdas  berbasis  android  untuk  menentukan  dosis  pakan  ternak  lele  dengan  metode  profile matching  masih  belum  banyak  dikembangkan  dan  diuji  coba  di  Indonesia.  Perancangan  prototipe aplikasi  cerdas  ini  memiliki  tujuan  untuk  merancang  serta  mengembangkan  prototipe  aplikasi  cerdas
Abdurrahman Ridho 1) , Andriani Putri 2)
1, 2) Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Teuku Umar
1, 2) Jalan Alue Peunyareng, Kec. Meureubo, Kabupaten Aceh Barat, Aceh, Indonesia, kode pos: 23681 e-mail: abdurrahman.ridho@utu.ac.id 1 ) andrianiputri@utu.ac.id 2)

## R ANCANG B ANGUN A PLIKASI C ERDAS (L IMBEK F EED ) M ENGGUNAKAN M ETODE

## P ROFILE M ATCHING D ALAM P ENENTUAN D OSIS

## P EMBERIAN P AKAN T ERNAK I KAN L ELE
L
Diterima Redaksi: 7 September 2023;  Revisi Akhir:31 Oktober 2023; Diterbitkan Online: 30 November 2023
berbasis  android  yang  diberi  nama  LimbekFeed  dengan  metode  profile  matching  untuk  membantu peternak  dalam  menentukan  dosis  pemberian  pakan  yang  tepat  pada  ternak  ikan  lele.  Dengan  adanya penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  meningkatkan  produktivitas  perikanan ikan  lele  dan  membantu  meningkatkan  kesejahteraan  peternak  di  Indonesia.  Rumusan  masalah  pada penelitian  ini  berupa:  Apa  saja  masalah  dalam  pemberian  pakan  pada  ternak  ikan  lele  yang  sering dihadapi oleh peternak?
1) Bagaimana  teknologi  aplikasi  cerdas  dapat  membantu  dalam  penentuan  dosis  pemberian  pakan pada ternak ikan lele?
2) Bagaimana  metode  profile  matching  dapat  digunakan  dalam  aplikasi  cerdas  LimbekFeed  untuk menentukan dosis pemberian pakan ternak ikan lele?
3) Bagaimana  performa  dan  akurasi  dari  aplikasi  cerdas  LimbekFeed  dengan  menggunakan  metode profile  matching  dibandingkan  dengan  metode  konvensional  dalam  penentuan  dosis  pemberian pakan ternak ikan lele?
4) Bagaimana  respon  dan  tingkat  kepuasan  peternak  terhadap  penggunaan  aplikasi  cerdas LimbekFeed dalam penentuan dosis pemberian pakan ternak ikan lele?
Maka dilakukan pendekatan masalah dengan cara:
1) Teknologi  aplikasi  cerdas  dirancang  untuk  membantu  peternak  lele  dalam  memberikan  pakan sesuai dengan takaran yang tepat
2) Metode  profile  matching  berusaha  mengurangi  pengaruh  subjektivitas  dalam  pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  kriteria  dan  karakteristik  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya. Tujuannya  adalah  untuk  memastikan  bahwa  ukuran  dosis  pakan  didasarkan  pada  fakta  dan  data yang obyektif..
3) Performa serta akurasi  aplikasi cerdas LimbekFeed dirancang untuk memiliki akurasi dosis pakan yang lebih baik bila dibandingkan dengan metode konvensional.
4) Dengan  menggunakan  aplikasi  cerdas  LimbekFeed  bertujuan  memberikan  hasil  panen  lele  yang lebih banyak secara kualitas dan baik secara kuantitas sehingga akan memberikan keuntungan bagi peternak lele.
Dengan pendekatan masalah ini, aplikasi  yang dirancang dapat membantu para peternak dalam menentukan dosis pakan yang tepat dengan mudah dan cepat, sehingga mereka dapat memaksimalkan keuntungan  dari  usaha  budidaya  ikan  lele  mereka.  Aplikasi  ini  diharapkan  membantu  mereka mengoptimalkan  produksi  ikan  lele  secara  efektif  dan  efisien.Namun,  menentukan  dosis  pemberian pakan  yang  tepat  bagi  ikan  lele  dapat  menjadi  sebuah  tantangan  bagi  para  peternak,  terutama  bagi mereka  yang  baru  memulai  usaha  budidaya  ikan  lele.  Penentuan  dosis  pakan  yang  kurang  tepat  dapat menyebabkan kerugian dan bahkan kematian ikan lele. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem  yang dapat membantu para peternak dalam menentukan dosis pakan yang tepat bagi ikan lele.
State of the art pada penelitian ini berdasarkan sejumlah penelitian terdahulu terkait sistem pakar menggunakan metode profile matching telah banyak dilakukan, diantaranya untuk menentukan minyak goreng  terbaik,  diagnosis  penyakit  Covid-19,  dan  menentukan  posisi  rumah,  [4–8],  selain  itu  pada penelitian  lainnya  metode  profile  matching  digunakan  untuk  menentukan  suatu  hal-hal  terkait  pekerja pada perusahaan [9,10]. Namun berdasarkan studi literatur yang dilakukan masih belum ada penelitian yang mengangkat objek penelitian berupa penerapan sistem pendukung keputusan menggunakan profile matching  dengan  objek  penentuan  dosis  pakan  ikan  lele.  Penelitian  ini  belum  pernah  dilaksanakan sebelumnya di Kabupaten Nagan Raya, Provinsi Aceh. Penelitian lain terkait pemberian pakan ikan lele lebih menitik beratkan pada sistem kendali otomatis yang belum menggunakan metode tertentu dalam pengambilan  keputusan  [3][11]  tentunya  hal  tersebut  sangat  memudahkan  peternak  lele  dalam memberikan pakan, namun tentunya membutuhkan biaya lebih terkait pengadaan komponen-komponen tersebut, terlebih khususnya peternak lele pemula yang berada di daerah yang jauh dari kota besar tentu akan  sulit  untuk  mendapatkan  akses  tersebut.  Salah  satu  solusi  kesulitan  pengadaan  barang  tersebut adalah  dengan  menciptakan  aplikasi  berbasis  android  dengan  menggunakan  metode  profile  matching dalam  menentukan  dosis  pakan  yang  tepat  untuk  ikan  lele.  Metode  ini  mempertimbangkan  berbagai faktor  yang  mempengaruhi  kebutuhan  pakan  ikan  lele,  seperti  ukuran  ikan,  suhu  air,  dan  kandungan nutrisi  dalam  pakan,  yang  mana  bila  kita  ketahui  saat  ini  Indonesia  memiliki  pengguna  internet  di Indonesia pada tahun 2022 seperti yang dikutip dari GoodStats sebanyak 204,7 Juta pengguna internet.
Tentunya  hal  ini  merupakan  sebuah  kesempatan  bagi  peneliti  untuk  mengembangkan  sebuah  aplikasi yang bertujuan mendukung blue economy yang merupakan kegiatan optimalisasi sumber daya air yang bertujuan  pada  peningkatan  ekonomi.  Selain  itu  dengan  hadirnya  aplikasi  ini  dapat  mendukung ketahanan  pangan  [12]sehingga  para  peternak  pemula  yang  belum  memiliki  pengalaman  sebelumnya dapat  memulai  kegiatan  peternakan  lele  tersebut.  Dengan  menggunakan  aplikasi  ini,  diharapkan  para peternak  dapat  dengan  mudah  menentukan  dosis  pakan  yang  tepat  bagi  ikan  lele  mereka,  sehingga pertumbuhan ikan lele dapat lebih optimal dan keuntungan yang didapat dapat lebih maksimal.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pemberian  pakan  yang  tepat  dan  efisien  dalam  budidaya  ikan  lele  merupakan  faktor  penting dalam  mencapai  pertumbuhan  yang  optimal.  Namun,  menentukan  dosis  pakan  yang  sesuai  secara manual  dapat  sulit  dan  memakan  waktu.  Oleh  karena  itu,  pengembangan  aplikasi  cerdas  yang  dapat membantu peternak ikan lele dalam menentukan dosis pakan secara efisien dan akurat menjadi sangat penting. Aplikasi "Limbekfeed" dirancang dengan tujuan untuk memanfaatkan metode Profile Matching yang  merupakan  salah  satu  metode  system  pendukung  keputusan  yang  pada  penelitian  ini  digunakan membantu penentuan dosis pakan.

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan  yang  merupakan suatu sistem yang dirancang untuk membantu individu atau organisasi dalam proses pengambilan keputusan dengan menyediakan akses ke data,  analisis,  dan  alat-alat  pemodelan.Tujuan  utamanya  adalah  meningkatkan  kualitas  keputusan dengan  memberikan  informasi  yang  relevan,  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  dampak  keputusan, dan dukungan dalam pemilihan alternatif terbaik dari berbagai opsi  yang tersedia, baik dalam konteks bisnis, manajemen, atau bidang lainnya. SPK membantu mengurangi ketidakpastian dan memungkinkan pengambil  keputusan  untuk  mengambil  tindakan  yang  lebih  terinformasi  dan  tepat  waktu.  Meskipun pada akhirnya keputusan tetap diambil oleh individu terkait[12]

## B. Profile Matching
Metode  Profile  Matching  adalah  suatu  pendekatan  yang  menghubungkan  profil  sistem  objek dengan  profil  yang  sesuai  dalam  suatu  basis  data.  Salah  satu  hal  yang  sering  menggunakan  metode Profile  Mathcing  ialah  menentukan  karyawan  terbaik.  Dalam  konteks  aplikasi  “Limbekfeed”,  metode ini digunakan untuk menghubungkan profil ikan lele dengan jenis pakan yang paling cocok berdasarkan karakteristik dan kebutuhan nutrisinya.
Dalam penerapan metode profile matching, tentunya kita perlu mengetahui apa yang dimaksud dengan  skala  prioritas.  Skala  prioritas  adalah  sistem  atau  urutan  yang  digunakan  untuk  menentukan tingkat pentingnya berbagai elemen atau tugas dalam suatu konteks. Ini membantu dalam mengatur dan mengelola  waktu,  sumber  daya,  atau  perhatian  dengan  cara  yang  paling  efisien  dan  efektif.  Skala prioritas  dapat  digunakan  dalam  berbagai  situasi,  seperti  manajemen  proyek,  pengambilan  keputusan, perencanaan harian, dan lainnya.
Skala prioritas umumnya dapat dinyatakan dalam beberapa cara, misalnya:
1) Prioritas Tinggi, Sedang, dan Rendah: Elemen atau tugas dapat diberi label sebagai prioritas tinggi, sedang, atau rendah berdasarkan urgensi dan pentingnya.
2) Skala  Numerik:  Menggunakan  angka,  seperti  1  hingga  10,  untuk  mengukur  prioritas.  Semakin tinggi angkanya, semakin tinggi prioritasnya.
3) Metode  MoSCoW:  Ini  adalah  akronim  untuk  “Must  Have,  Should  Have,  Could  Have,  Won’t Have.”  Ini  digunakan  dalam  manajemen  proyek  untuk  mengklasifikasikan  fitur  atau  kebutuhan proyek ke dalam kategori prioritas.
4) Metode  Eisenhower:  Dikembangkan  oleh  Presiden  Dwight  D.  Eisenhower,  metode  ini  membagi tugas  menjadi  empat  kategori:  Urgen  dan  Penting,  Penting  tapi  Tidak  Urgen,  Urgen  tapi  Tidak Penting, dan Tidak Urgen dan Tidak Penting.
5) Metode  ABC:  Mengelompokkan  tugas  atau  item  menjadi  tiga  kategori:  A  (Sangat  Penting),  B (Penting), dan C (Kurang Penting).
Pemilihan  skala  prioritas  tergantung  pada  situasi  dan  preferensi  individu.  Tujuannya  adalah membantu  seseorang  atau  tim  230yste  pada  tugas-tugas  yang  memiliki  dampak  terbesar  atau  urgensi
tertinggi,  231ystem  menghindari  penyebaran  terlalu  tipis  dari  sumber  daya  atau  perhatian.  Secara umum, formula profile matching dapat dinyatakan sebagai berikut:
(1)
Elemen dalam formula tersebut adalah:
1) Profile  Matching  Score:  Ini  adalah  skor  kesesuaian  antara  dua  profil  yang  sedang  dibandingkan. Skor  ini  mencerminkan  sejauh  mana  kedua  profil  tersebut  cocok  berdasarkan  kriteria  yang diberikan.
2) Σ (Sigma): Ini adalah 231ystem matematika yang menunjukkan penjumlahan. Ini digunakan untuk menjumlahkan semua elemen dalam perbandingan profil.
3) Weight  (Bobot):  Ini  adalah  bobot  yang  diberikan  kepada  setiap  kriteria.  Bobot  ini  mencerminkan pentingnya  masing-masing  kriteria  dalam  pemilihan.  Biasanya,  bobot  ini  dinyatakan  sebagai pecahan, dan jumlah total bobot harus sama dengan 1.
4) Similarity Score (Skor Kesamaan): Ini adalah skor yang mengukur seberapa mirip atau cocok dua profil  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  ini  dapat bervariasi  tergantung  pada  jenis  data  yang  sedang  diuji.  Contoh  metode  kesamaan  termasuk perbedaan absolut, perbedaan persentase, atau perhitungan berbasis jarak, seperti jarak Euclidean.
Selain  itu  ada  yang  disebut  dengan gap  analysis yang  merupakan  dalam  sistem  penentuan keputusan adalah proses evaluasi yang digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan atau “celah” antara kinerja  231ystem  dan  kinerja  yang  diharapkan  atau  yang  diinginkan  dalam  konteks  pengambilan keputusan.  Ini  adalah  alat  yang  berguna  untuk  mengidentifikasi  masalah,  kebutuhan,  atau  peluang perbaikan  dalam  231ystem  atau  proses  pengambilan  keputusan.  Gap  analysis  dapat  diterapkan  dalam berbagai situasi, termasuk dalam bisnis, manajemen proyek, teknologi informasi, dan sektor lainnya.
Manfaat  dan  keunggulan  perancangan  aplikasi  ini  adalah  Meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi penentuan  dosis  pakan,  mengurangi  risiko  overfeeding  atau  underfeeding,  mengoptimalkan pertumbuhan  dan  231ystem231un  ikan  lele  melalui  pemberian  pakan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan nutrisinya serta meminimalkan biaya produksi dan limbah pakan yang tidak terpakai.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pengembangan  prototipe  aplikasi  "Limbekfeed"  menggunakan  metode  rapid  prototyping  [13] adalah  untuk  mengatasi  kerumitan  dalam  menentukan  dosis  pakan  yang  cocok  untuk  kebutuhan  ikan lele dalam budidaya. Pada tahap perencanaan awal,  fokus ditujukan pada konsep dan fitur-fitur  utama yang diperlukan, dan prototipe yang dapat diinteraksi dengan cepat dibuat. Prototipe ini memungkinkan peternak untuk memasukkan data ikan lele, seperti dimensi, bobot, usia, dan kualitas air, yang kemudian disandingkan dengan profil pakan yang ada di dalam database menggunakan metode Profile Matching. Hasil  uji  coba  menunjukkan  potensi  prototipe  ini  dalam  memberikan  rekomendasi  dosis  pakan  yang sesuai serta membantu peternak menghindari risiko overfeeding atau underfeeding. Meskipun ini adalah versi  awal  prototipe  dan  belum  digunakan  secara  luas,  pendekatan  rapid  prototyping  memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengkonseptualisasikan, menguji, dan perbaiki desain aplikasi dengan potensi untuk memberikan solusi yang bermanfaat bagi peternak ikan lele dalam budidaya mereka.
Penelitian  ini  dimulai  dari  tahap  perencanaan  dengan  kegiatan  perumusan  masalah  dengan pengamatan  awal  yang  dilakukan  oleh  tim  peneliti  untuk  menetapkan  rumusan  masalah  hingga pemilihan algoritma yang akan digunakan pada sistem, sistem luaran yang ditetapkan adalah state of the art berdasarkan penelitian-penelitian terdahulu. Tahap perencanaan penelitian merupakan langkah awal yang sangat penting dalam proses penelitian. Pada tahap ini, peneliti melakukan berbagai aktivitas yang mencakup pengidentifikasian masalah penelitian, penetapan tujuan penelitian, merumuskan pertanyaan penelitian  atau  hipotesis,  dan  merencanakan  metodologi  penelitian  yang  akan  digunakan.  Selain  itu, dalam  tahap  perencanaan  ini,  peneliti  juga  menentukan  sumber  data,  mengumpulkan  literatur  terkait, serta  merencanakan  pengumpulan  data,  analisis  data,  dan  jadwal  pelaksanaan  penelitian.  Seluruh langkah ini bertujuan untuk memastikan bahwa penelitian akan dilaksanakan dengan cermat, sistematis, dan sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan, sehingga hasil penelitian dapat menjadi landasan yang kuat untuk menjawab pertanyaan atau mengatasi masalah yang ada. Tahap berikutnya adalah sistem dan
kebutuhan  dengan  luaran  berupa  parameter  yang  akan  digunakan  dalam  sistem,  pada  tahap  ini ditetapkan  apa-apa  saja  parameter  pada  aplikasi  LimbekFeed  yang  berguna  sebagai  acuan  data  yang ditanamkan.  Selanjutnya  dilakukan  tahap  desain  yang  dilakukan  tim  peneliti  dengan  target  luaran berupa  blue  print  yang  menjadi  acuan  sistem.  Setelah  menyelesaikan  tahap  desain  dilanjutkan  dengan tahap implementasi yang berupa prototipe system.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Prototipe adalah sebuah model atau cetakan awal yang dibuat untuk mewakili atau menciptakan representasi  dari  sesuatu  yang  akan  dikembangkan  atau  dibangun  lebih  lanjut.  Prototipe  digunakan dalam  berbagai  bidang  seperti  desain  produk,  perangkat  lunak,  arsitektur,  dan  bidang  lainnya  untuk beberapa tujuan utama:

## 1) Eksperimen dan Pengujian
Prototipe memungkinkan para desainer, pengembang, atau insinyur untuk menguji konsep, fitur, atau  fungsi  dari  produk  atau  232ystem  sebelum  menghabiskan  sumber  daya  besar  untuk mengembangkan  versi  finalnya.  Ini  membantu  dalam  mengidentifikasi  masalah,  kesalahan,  atau perbaikan yang perlu dilakukan lebih awal dalam proses pengembangan.

## 2) Komunikasi
Prototipe berfungsi  sebagai  alat komunikasi  yang  efektif  antara tim  pengembangan, klien,  atau pemangku  kepentingan  lainnya.  Ini  memungkinkan  mereka  untuk  lebih  mudah  memahami  dan membahas konsep atau ide.

## 3) Validasi Desain
Prototipe  membantu  dalam  mengkonfirmasi  bahwa  desain  atau  konsep  yang  diajukan  dapat diwujudkan  dengan  cara  yang  praktis  dan  efektif.  Ini  membantu  dalam  menghindari  masalah  atau hambatan yang mungkin muncul nanti dalam pengembangan.

## 4) Pengembangan Incremental
Prototipe memungkinkan pengembangan secara bertahap atau evolusioner, di mana produk atau 232ystem dapat ditingkatkan dan disempurnakan seiring waktu berdasarkan umpan balik dan perubahan yang ditemukan pada prototipe awal.

## 5) Mengurangi Risiko
Dengan menguji ide atau konsep melalui prototipe, risiko pengembangan yang lebih besar dapat dikurangi karena masalah dapat diidentifikasi dan diatasi lebih awal dalam proses.

## Gambar 2. Alur Prototipe Aplikasi
Prototipe  yang  dirancang  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  profile  matching,  yang diawali  dengan  alur  penetapan  nilai  awal  dan  target,  kemudian  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  profile  matching.  Kemudian  pada  aplikasi  yang  dirancang  akan dilakukan perhitungan sesuai dengan konsep profile matching, hingga menghasilkan hasil  yang sesuai dengan apa yang telah ditetapkan berdasarkan input yang dimasukkan oleh pengguna.
Gambar 3. Alur Profile Matching

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Observasi  lapangan  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  masih  ada  peternak  lele  yang  masih memberikan  pakan  berdasarkan  pengalaman.  Dengan  waktu  pemberian  pakan  yang  dilakukan  setiap pagi, siang dan sore. Ukuran pakan yang diberikan juga berdasarkan pengalaman tanpa ada pengukuran.
Prototipe aplikasi android yang dirancang menggunakan android studio dalam mengimplementasikan  profile  matching  untuk  menentukan  dosis  serta  treatment  khusus  terhadap sebuah  habitat  ikan  lele.  Penelitian  ini  menerapkan  profile  matching  dalam  menentukan  dosis  pakan ikan  lele  berdasarkan  profil  kolam  dan  jenis  ikan  yang  ada.  Adapun  kriteria  dalam  penentuan  dosis pakan  tersebut  berdasarkan  jenis  jumlah  ikan,  ukuran  ikan,  ukuran  ikan,  usia  ikan  dan  kualitas  air. Sebagai  contoh,  apabila  ada  petani  ikan  yang  memiliki  kolam  budidaya  dengan  jumlah  ikan  lele sebanyak 500 ekor. Ikan dalam kolam tersebyt memiliki ukuran yang bervariasi, dengan beberapa yang berukuran besar. Kualitas air pada kolam tersebut adalah baik.
Dengan  jumlah  ikan  sebanyak  500  ekor  ikan  di  dalam  kolam,  maka  dosis  pakan  disesuaikan demi memenuhi kebutuhan ikan tersebut. Misalnya, jika setiap ikan memerlukan 2-gram pakan per hari, maka total pakan yang dibutuhkan adalah 1000 gram per hari. Dengan pemberian dosis yang tepat maka dapat memastikan bahwa ikan lele mendapatkan nutrisi yang cukup untuk pertumbuhan dan kesehatan yang optimal sehingga dapat memberikan manfaat ekonomis bagi peternak lele.
Penetapan  parameter  atau  kriteria  sangat  menentukan  dalam  perhitungan,  dibawah  ini merupakan table penetapan kriteria dalam penelitian ini. Perhitungan dalam penelitian ini menggunakan metode profile matching untuk skala yang ditentukan adalah 0 sampai dengan 5.
Untuk  skala  jumlah  (0:  Sangat  kecil  (Very  Small);  1:  Kecil  (Small);  2:  Sedang  (Medium);  3: Besar (Large); 4: Sangat besar (Very Large); 5: Ekstra besar (Extra Large)). Sementara skala ukuran (0: Tidak  ada  ikan  (No  fish);  1:  Sangat  sedikit  (Very  few);  2:  Sedikit  (Few);  3:  Sedang  (Moderate);  4: Banyak (Many); 5: Sangat banyak (Very many)). Untuk skala usia menggunakan skala 0: 0-2 bulan (0-2 months); 1: 3-6 bulan (3-6 months); 2: 7-12 bulan (7-12 months); 3: 13-24 bulan (13-24 months); 4: 25- 36  bulan  (25-36  months);  5:  Lebih  dari  36  bulan  (More  than  36  months).  Sedangkan  untuk  skala Kesehatan ikan menggunakan skala 0: Sangat buruk (Very poor); 1: Buruk (Poor); 2: Cukup (Fair); 3: Baik (Good); 4: Sangat baik (Very good); 5: Optimal (Optimal). Untuk skala kualitas air menggunakan skala  0:  Sangat  buruk  (Very  poor);  1:  Buruk  (Poor);  2:  Cukup  (Fair);  3:  Baik  (Good);  4:  Sangat  baik (Very good); 5: Optimal (Optimal).
Tabel 1. Penetapan kriteria, profile kriteria serta nilai bobot Kriteria Profile Kriteria Nilai Bobot jumlah 5 45% Ukuran 4 25% usia 3 15% kesehatan 2 10% kualitas air 1 5%
Kriteria  merupakan  acuan  yang  dijadikan  sebagai  parameter,  sedangkan  profile  kriteria merupakan  urutan  dari  kriteria  dari  yang  memiliki  pengaruh  paling  besar  hingga  yang  terkecil, sedangkan nilai bobot di distribusikan berdasarkan jumlah kriteria serta penetapan profile kriteria yang telah disusun.
Percobaan dilakukan dengan menetapkan 3 sampel yang menjadi contoh yang dinamai sebagai kolam 1, kolam 2 dan kolam 3.
Tabel 2. Penetapan nilai pada contoh Kriteria Kolam 1 Kolam 2 Kolam 3 jumlah 4 4 5 Ukuran 4 1 2 usia 4 4 3 kesehatan 3 4 4 kualitas air 4 4 3
Setelah  melakukan  penetapan  skala  antara  1  sampai  dengan  5  di  tiap  kolam,  maka  Langkah selanjutnya  melakukan  perhitungan  selisih  dengan  nilai  profile  kriteria  yang  telah  ditetapkan  di  awal, formula mencari gap ialah
Tabel 3. Perhitungan selisih untuk mendapatkan nilai Gap Kriteria Kolam 1 Kolam 2 Kolam 3 Profile kriteria  GAP Kolam 1  GAP Kolam 2  GAP Kolam 3 Jumlah 4 5 5 5 -1 0 0 Ukuran 4 4 5 4 0 0 1 Usia 4 4 4 3 1 1 1 kesehatan 4 5 4 2 2 3 2 kualitas air 3 4 4 1 2 3 3
Nilai  Gap  di  dapatkan  dengan  melakukan  pengurangan  antara  nilai  skala  pada  sample  dengan profile  kriteria,  sebagai  contoh  pada  Kolam  1  yang  memiliki  nilai  skala  4  untuk  kriteria  jumlah  yang kemudian  dikurangkan  dengan  nilai  profile  kriterianya  yaitu  5,  sehingga  mendapatkan  hasil  -1.  Nilai GAP yang didapat kemudian di konversi menggunakan tabel bobot nilai GAP
Tabel 4. Tabel bobot GAP Selisih (GAP) Nilai Bobot Keterangan 0 6 Tidak ada GAP (kompetensi sesuai yang dibutuhkan) 1 5,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 5 kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 2 4,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 4 kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 3 3,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 3 kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level 4 2,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 2 kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level 5 1,5 Kompetensi individu kelebihan 5 tingkat/level -5 1 kompetensi individu kekurangan 5 tingkat/level
Nilai bobot yang didapat dari masing-masing selisih atau GAP kemudian dihimpun ke dalam 1 buah tabel.
Tabel 5. Konversi nilai GAP menggunakan tabel bobot Kriteria GAP Kolam 1 GAP Kolam 2 GAP Kolam 3 MAP Kolam 1 MAP Kolam 2 MAP Kolam 3 Jumlah -1 0 0 5 6 6 Ukuran 0 0 1 6 6 5,5 Usia 1 1 1 5,5 5,5 5,5 kesehatan 2 3 2 4,5 3,5 4,5 kualitas air 2 3 3 4,5 3,5 3,5 (2)
Untuk mendapatkan nilai  MAP  yang dilakukan adalah melakukan konversi  nilai  GAP menjadi nilai  bobot  menggunakan  tabel  bantu.  Langkah  selanjutnya  merupakan  penghitungan  nilai  akhir menggunakan nilai Mapping  yang telah didapatkan dari konversi nilai GAP menggunakan tabel bobot dengan formula:
Tabel 6. Perhitungan nilai akhir Kriteria Nilai Akhir kolam 1 Nilai Akhir kolam 2 Nilai Akhir kolam 3 Jumlah 2,25 2,7 2,7 Ukuran 1,5 1,5 1,375 Usia 0,825 0,825 0,825 kesehatan 0,45 0,35 0,45 kualitas air 0,225 0,175 0,175 Total 5,25 5,55 5,525
Total nilai akhir yang didapatkan menggunakan formula perhitungan kemudian di urutkan atau dilakukan  perangkingan  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  hasil,  kolam  mana  yang  layak  untuk
diberikan dosis pakan dan treatment tertentu dengan tujuan untuk menghasilkan panen ternak lele yang lebih baik.
Tabel 7. Hasil perangkingan kolam Kolam Nilai Akhir Rangking Kolam 2 5,55 1 Kolam 3 5,525 2 Kolam 1 5,25 3
Hasil  perhitungan  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  Kolam  1  memiliki  nilai  akhir  yang paling besar, sehingga menduduki posisi 1, kemudian Kolam 3 memiliki hasil dibawah Kolam 1 dengan selisih  nilai  yang  tidak  begitu  jauh  sehingga  menempati  posisi  2.  Sementara  kolam  2  yang  memiliki nilai akhir paling kecil menempati posisi 3. Dapat disimpulkan bahwa Kolam 1 merupakan kolam yang paling memungkinkan untuk mendapatkan dosis pakan dan treatment yang telah ditetapkan.

## Gambar 5. Hasil dari android LimbekFeed
Dengan menggunakan metode blackbox testing [17], Black box testing adalah metode pengujian perangkat  lunak  [19],  di  mana  pengujian  dilakukan  tanpa  memperhatikan  struktur  atau  logika  internal dari  sistem,  melainkan  hanya  fokus  pada  fungsi  dan  perilaku  eksternal  dari  aplikasi  untuk memverifikasi  apakah  memenuhi  persyaratan  fungsional  dan  spesifikasi  yang  telah  ditentukan.  untuk prototipe aplikasi limbekfeed ini, digunakan sejumlah pengujian yaitu membuka aplikasi, memasukkan angka  atau  nilai  ke  tiap cell pada  tabel  yang  tersedia  dan  menampilkan  hasil  yang  telah  di  olah menggunakan metode profile matching.

## Tabel 8. Blackbox testing pada prototipe aplikasi LimbekFeed
Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Membuka aplikasi di handphone android Menjalankan aplikasi di handphone android Aplikasi berjalan dan menampilkan halaman awal Sesuai harapan Valid Menginput nilai ke kolom Jumlah ikan di kolam 1, kolam 2 dan kolam 3 Memasukkan angka 5 ke cell yang ada di kolom jumlah ikan Angka 4 dapat dimasukkan Sesuai harapan Valid Menginput nilai ke kolom Ukuran ikan di kolam 1, kolam 2 dan kolam 3 Memasukkan angka 4 ke cell yang ada di kolom ukuran ikan Angka 4 dapat dimasukkan Sesuai harapan Valid
Pengujian Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Menginput nilai ke kolom Usia ikan di kolam 1, kolam 2 dan kolam 3 Memasukkan angka 4 ke cell yang ada di kolom usia ikan Angka 4 dapat dimasukkan Sesuai harapan Valid Menginput nilai ke kolom Kesehatan ikan di kolam 1, kolam 2 dan kolam 3 Memasukkan angka 4 ke cell yang ada di kolom usia ikan Angka 4 dapat dimasukkan Sesuai harapan Valid Menginput nilai ke kolom kualitas air di kolam 1, kolam 2 dan kolam 3 Memasukkan angka 3 ke cell yang ada di kolom usia ikan Angka 4 dapat dimasukkan Sesuai harapan Valid Menjalankan dan menghasilkan perhitungan Klik tombol proses Keluar urutan prioritas kolam berdasarkan perhitungan dengan metode profile matching Sesuai harapan Valid V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dengan  memanfaatkan  metode  Profile  Matching,  aplikasi  cerdas  "Limbekfeed"  dapat  menjadi alat  dalam  membantu  peternak  ikan  lele  menentukan  dosis  pakan  yang  tepat.  Hasil  percobaan  yang dilakukan  dengan  menginput  nilai-nilai  pada  tiap  parameter  kolam  seperti  jumlah  ikan,  usia  ikan, ukuran ikan, Kesehatan ikan dan kualitas air kolam menunjukkan hasil bahwa kolam 2 yang memiliki nilai  akhir  5,55  merupakan  kolam  yang  membutuhkan  treatment  khusus,  sementara  kolam  3  yang memiliki nilai 5,523 dan kolam 1 yang memiliki nilai akhir 5,25 menempati posisi 2 dan 3 berdasarkan perhitungan  menggunakan  metode  profile  matching.  Dari  pengujian  menggunakan  metode  black  box testing,  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  fungsi  dan  fitur  dari  aplikasi  telah  berjalan  sesuai  dengan harapan.  Pengujian  berhasil  memverifikasi  bahwa  aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik  di  handphone Android,  menerima  input  nilai  yang  benar  untuk  jumlah  ikan,  ukuran  ikan,  usia  ikan,  kesehatan  ikan, dan kualitas air di kolam-kolam yang berbeda. Selain itu, proses perhitungan juga menghasilkan output yang  sesuai  dengan  metode  profile  matching.  Dengan  demikian,  aplikasi  telah  lulus  uji  black  box testing  dan  siap  untuk  digunakan.  Penerapan  yang  dilakukan  berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  yang dilakukan  menggunakan  metode  ini  masih  membutuhkan  penelitian  lebih  lanjut,  namun  aplikasi  ini belum dilakukan uji lapangan sehingga untuk penelitian selanjutnya agar diadakan uji  lapangan terkait efektifitas aplikasi yang dirancang ini.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Dalam  kesempatan  ini,  kami  ingin  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  atas dukungan, bantuan, dan kontribusi dari berbagai pihak dalam penelitian ini. Kontribusi para responden, dukungan finansial dari Kemdikbudristek dan LPPM Universitas Teuku Umar, serta masukan berharga dari rekan-rekan sejawat dan kolega kami yang menjadi pilar keberhasilan penelitian ini. Semua upaya ini  sangat  berarti  bagi  kami,  dan  kami  berharap  penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga dalam bidangnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] L.A.  Sofia  and  R.  Yunita,  “Peningkatan  Nilai  Ekonomi  Hasil  Perikanan:  Pengembangan  Bisnis Produk  Olahan  Berbasis  Ikan  Lele  (Clarias  Spp)”, J  Pengabdi  ILUNG  (Inovasi  Lahan  Basah Unggul) , 1(1), 38, 2021.
[2] D.A. Aprilliana  and S.  Nurcahyo,  “Perancangan Alat  Pemberi Pakan  Ikan  Lele  Otomatis Sesuai Dengan Usia Ikan Berbasis Android”, J Elektron dan Otomasi Ind. , 9(1), 17,2022
[3] R.  Setiawan,  “Rancang  Bangun  Alat  Pemberi  Pakan  Ikan  Menggunakan  Mikrokontroler”, J ICTEE , 1(1), 51–54, 2020.
[4] A.D. Putri and A.R. Dewi, “Sistem Pendukung Keputusan Menerapkan Metode Profile Matching Sebagai  Alternatif  Penentuan  Minyak  Goreng  Terbaik”, J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol  Sist  Inf dan Sist Komput TGD) , 6(1), 183, 2023.
[5] A.  Wantoro  and  E.R.  Susanto,  “Penerapan  Logika  Fuzzy  Dan  Metode  Profile  Matching  Pada Sistem  Pakar  Medis  Untuk  Diagnosis  Covid-19  Dan  Penyakit  Lain”  [Implementation  of  Fuzzy Logic and Profile Matching Method in Medical Expert Sistems for Diagnosis of Covid-19].,9(5), 1075–1083, 2019.
[6] Z.  Efendi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  Perumahan  Menggunakan  Metode Profile Matching”, JURTEKSI (Jurnal Teknol dan Sist Informasi) , 6(1), 79–86, 2019
[7] I.  Setiawati  and  K.  Kosim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Pengangkatan Karyawan Menggunakan Metode Profile Matching”, J Ilm Intech Inf Technol J UMUS , 1(01), 79– 88, 2019.
[8] S.  Sumanto,  “Profile  Matching  Untuk  Pemilihan  Produk  Asuransi  Terbaik”, J  I  M  P  -  J  Inform Merdeka Pasuruan , 5(1), 10–14, 2020.
[9] F.A.Bachtiar,  F.  Pradana,  and  R.D.  Yudiari,  “Employee  Recruitment  Recommendation  Using Profile  Matching  and  Naïve  Bayes”, Proceedings  of  the  2019  4th  International  Conference  on Sustainable Information Engineering and Technology (SIET 2019) , 94–99, 2019.
[10] L.G.  Rodriguez  and  E.P.  Chavez,  “Feature  selection  for  job  matching  application  using  profile matching  model”, 2019  IEEE  4th  International  Conference  on  Computer  and  Communication Systems (ICCCS 2019) , 263–266, 2019.
[11] S.  Supriadi,  and  S.A.  Putra,  “Perancangan  Sistem  Penjadwalan  Dan  Monitoring  Pemberi  Pakan Ikan Otomatis Berbasis Internet of Thing”, J Apl Dan Inov Ipteks “Soliditas.” , 2(1), 35, 2019
[12] O.O.  Ojo,  S.  Zigan,  J.  Orchard,  and  S.  Shah,  “Advanced  technology  integration  in  food manufacturing supply chain environment: Pathway to sustainability and companies’ prosperity”, 2019 IEEE Technology and Engineering Management Society Conference (TEMSCON 2019) , 1– 7, 2019.
[13] I.  K.  Phan  and  Y.  Yuricha,  “Implementasi  Pendekatan  Backendless  Dalam  Rapid  Prototyping Aplikasi Manajemen Penugasan Karyawan”, jcm, vol. 4, no. 1, pp. 111-118, Feb. 2023.
[14] B.  Susilo,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Keuangan  Pada  Kantor  Lurah  Kotabaru  Reteh Dengan  Metode  Rapid  Application  Develovment  (RAD)”,  JTISI,  vol.  1,  no.  1,  pp.  17-28,  Mar. 2023.
[15] A. Christian and N. Adhi, “Pendekatan Metode Rapid Application Development Pada Pemesanan Produk Berbasis Web”, JURIMEA, vol. 1, no. 3, pp. 11–21, Nov. 2021.
[16] A.  P.  Simanungkalit,  N.  A.  Putri,  and  V.  Tasril,  “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Approval Dismentling  NTE  Telkom  Akses  dengan  Metode  RAD  (Rapid  Application  Development)”, INDOTECH, vol. 1, no. 1, pp. 16–22, Apr. 2023.
[17] M.  Nur  Ichsanudin,  M.  Yusuf,  S.  Jurusan  Rekayasa  Sistem  Komputer,  J.  Teknik  Industri,  I. AKPRIND Yogyakarta, dan R. Artikel, “Pengujian Fungsional Perangkat Lunak Sistem Informasi Perpustakaan Dengan Metode Black Box Testing Bagi Pemula Info Artikel Abstrak,” vol. 1, no. 2, hlm. 1–8, 2022.
[18] I.  Ismail  and  J.  Efendi,  “Black-Box  Testing  :  Analisis  Kualitas  Aplikasi  Source  Code  Bank Programming”, jtik, vol. 5, no. 1, pp. 1–6, Mar. 2021.
[19] J.  Shadiq,  A.  Safei,  R.  Wahyudin  Ratu  Loly,  C.  sitasi,  L.  Rwr,  dan  P.  Aplikasi  Peminjaman Kendaraan Operasional  Kantor Menggunakan BlackBox Testing,  “Information Management For Educators  And  Professionals  Pengujian  Aplikasi  Peminjaman  Kendaraan  Operasional  Kantor Menggunakan Blackbox Testing,” Information Management for Educators and Professionals, vol. 5, no. 2, hlm. 97–110, 2021.
[20] H.  Herasmus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penggunaan  Pestisida  Untuk  Tanaman Dataran Rendah,” Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT), 2022.